基于强化学习的智能超表面辅助无人机通信系统物理层安全算法

该文从物理层安全的角度出发研究了智能超表面(RIS)辅助的无人机(UAV) 3D轨迹优化。具体地说,当RIS辅助的UAV向地面用户进行无线传输时,通过联合优化RIS相移和UAV的3D轨迹来最大化物理层安全速率。然而,由于目标函数是非凸的,传统的优化技术很难直接求解。深度强化学习能够处理无线通信中动态复杂的优化问题,该文基于强化学习双深度Q网络(DDQN)设计一种联合优化RIS相移和无人机3D轨迹算法,最大化可实现的平均安全速率。仿真结果表明,所设计的RIS辅助UAV通信优化算法可以获得比固定飞行高度的连续凸逼近算法(SCA)、随机相移下的RIS算法和没有RIS的算法有更高的安全速率。     

基于三级LLR检测的广义零填充三模OFDM索引调制系统研究

本文提出了一种基于对数似然比(LLR)检测算法的广义零填充三模正交频分复用(OFDM)索引调制(GZTM?OFDM?IM)系统,目的在于提高传统ZTM?OFDM?IM系统的频谱效率(SE).在提出的系统发送端,更多的OFDM子载波激活样式有效提高了系统的SE,并且一种新的双模信号星座图被采用.为了降低接收端检测过程的复杂度,设计了基于LLR算法的三级检测器.仿真结果表明:利用设计的低复杂度检测器,GZTM?OFDM?IM在实现了高SE的同时,系统的误比特率(BER)性能在高信噪比(SNR)范围与传统ZTM?OFDM?IM相比没有降低,且BER性能与理论差错性能上边界非常接近.     

可重构智能反射面辅助认知无线电多天线安全传输方法

考虑一个可重构智能反射面(RIS)辅助的频谱共享认知无线电(CR)多输入多输出(MIMO)安全通信系统。在存在窃听者的情况下，配备有多根天线的次级发送机与次级用户进行通信。首先，利用统计信道状态信息，得到了系统遍历安全速率的确定性等价表达式。然后，在满足总发送功率约束和干扰功率约束的条件下，提出一种结合泰勒级数展开法和拉格朗日乘子法的交替优化算法，联合优化了发送协方差矩阵和RIS相移矩阵。最后，仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于矢量近似消息传递的智能反射面辅助毫米波信道估计

毫米波属于一种典型的视距传输方式，其受大气吸收影响严重。针对毫米波的非视距传播受限，该文通过智能反射面(IRS)辅助毫米波通信，提出结合Khatri-Rao积的矢量近似消息传递(KR-VAMP)算法来提高毫米波通信系统的信道估计质量。该算法基于Khatri-Rao积将级联信道问题转换为稀疏信号恢复问题，并结合VAMP的矢量和迭代阈值算法的优势，使得整个IRS辅助毫米波系统在减少训练迭代次数的同时，降低了整个系统的信道估计误差。最后通过仿真结果对比，分析了各变量对信道估计的均方误差(MMSE)的影响，以及MMSE随着迭代次数的收敛情况，验证了此算法对比其他近似消息传递(AMP)算法具有更好的性能。     

基于LDPC编码的MIM0系统迭代接收机研究

研究了基于LDPC编码无线MIMO通信系统中的软输出最小均方误差干扰抵消迭代(MMSE PIC)检测算法.针对初次迭代检测时PIC输出的后验比特对数似然比(LLR)不可靠的问题,利用MMSE滤波器输出的高斯近似表示,给出了基于后验概率估计的迭代干扰抵消检测算法,以提高检测器输出的编码比特对数似然比的可靠性.仿真结果表明:改进的检测算法优于现有算法.     

基于LDPC编码的MIM0系统迭代接收机研究

研究了基于LDPC编码无线MIMO通信系统中的软输出最小均方误差干扰抵消迭代(MMSE PIC)检测算法.针对初次迭代检测时PIC输出的后验比特对数似然比(LLR)不可靠的问题,利用MMSE滤波器输出的高斯近似表示,给出了基于后验概率估计的迭代干扰抵消检测算法,以提高检测器输出的编码比特对数似然比的可靠性.仿真结果表明...     

基于索引调制OFDM雷达通信共享信号压缩感知方法研究

针对在雷达通信一体化(RadCom)系统中正交频分复用(OFDM)共享信号通信速率不高、可靠性较差的问题,该文提出一种采用子载波索引调制(IM)的OFDM共享信号方案(OFDM-IM)以及对应的基于压缩感知(CS)的雷达信号处理算法。该方案在发射端采用IM调制增强OFDM信号通信质量,在雷达接收端采用CS技术获取目标的距离-速度2维超分辨图像,进一步采用快速分段重构、2次相参积累的方法降低算法的计算复杂度。仿真实验表明,相比于传统算法,该方法能显著提升对OFDM-IM共享信号的处理性能,并实现超低距离副瓣,是一种能够同时增强雷达与通信性能的一体化共享信号方案。     

无人机中继通信的轨迹与资源分配优化方法

为提高地面用户的传输速率以及保证公平性，在基站覆盖不到的偏远地区可利用无人机进行辅助中继通信。首先将无人机的轨迹控制与频谱资源分配建模成一个混合整数非线性规划问题；然后基于块坐标下降法，将联合优化问题解耦成信道分配、发射功率和飞行轨迹三个子问题以降低复杂度；最后提出基于继承的子信道迭代分配算法求解信道分配子问题，采用凸优化和连续凸近似法分别求解功率优化及飞行轨迹优化子问题。仿真结果表明，所提算法在保证地面用户公平性的同时，具有比基准策略更高的最小平均速率。     

基于主被动波束成形联合优化的双RIS辅助抗干扰通信方法

针对双可重构智能表面（RIS）辅助的无线通信系统,提出了基于主被动波束成形联合优化的抗干扰通信方法。以接收信干噪比最大化为目标,构建主被动波束成形的联合优化问题。基于交替优化算法,将联合优化问题分解为3个子问题来迭代求解。通过半定松弛算法求解各RIS的近似最优被动反射向量;基于广义瑞利商求解基站的最优主动波束成形向量。仿真结果表明,所提方法优于传统的单RIS辅助抗干扰通信方法。     

面向窃听用户的RIS-MISO系统鲁棒资源分配算法

针对信道不确定性影响、用户信息泄露和能效提升等问题,该文提出一种基于不完美信道状态信息的可重构智能反射面(RIS)多输入单输出系统鲁棒资源分配算法。首先,考虑能量收集最小接收功率约束、合法用户最小保密速率约束、基站最大发射功率约束及RIS相移约束,基于有界信道不确定性,建立一个联合优化基站主动波束、能量波束、RIS相移矩阵的多变量耦合非线性资源分配问题。然后,利用Dinkelbach,S-procedure和交替优化方法,将原非凸问题转换成确定性凸优化问题,并提出一种基于连续凸近似的交替优化算法。仿真结果表明,与传统非鲁棒算法对比,所提算法具有较低的中断概率。     

多个可重构智能表面辅助的双向通信系统中断概率分析

可重构智能表面(RIS)可以智能地改变无线传播环境来显著提高通信性能,被视为6G的潜在关键技术之一。为了进一步提升RIS辅助通信系统的性能,该文提出一种双向RIS选择方案,通过引入全双工技术和自干扰消除技术,有效提高了系统传输效率。研究了所提方案在瑞利衰落信道下的中断性能,推导了所提系统的中断概率的闭合表达式,得到了系统中断概率与系统中RIS反射单元的数量、RIS个数等系统参数之间的函数关系。最后,蒙特卡罗仿真验证了推导的准确性和所提方案的性能优势。     

基于大规模可重构智能表面的近远场混合信道模型

近来,可重构智能表面(RIS)作为一种全新的革命性技术引起了学术界和工业界的广泛关注。随着通信频率的提高以及RIS孔径的增大,RIS辅助无线通信的工作条件逐渐靠近天线的近场辐射模式,而非仅仅存在传统意义中的远场辐射。单独考虑远场或者近场的信道模型均无法准确刻画RIS辅助无线通信的传输特性,造成性能损失。针对此问题,该文梳理了大规模RIS辅助通信近场和远场信道模型,通过引入权重因子,构建了大规模RIS辅助无线通信场景下近远场混合信道模型。在此基础上,推导了近远场混合信道模型下系统的增益与损耗,并进行鲁棒性分析,仿真结果表明该混合模型带来的系统增益与模型鲁棒性均显著提升。     

A Single Input-Multiple Output Time Reversal UWB Communication System

Time reversal is a promising technique for the improvement of UWB communication systems. Intersymbol interference (ISI) limits the system performance in such wireless systems. This paper presents a general ISI analysis for time reversal UWB communication systems. The time reversal UWB system gives good performance for rates below the coherence bandwidth but at higher data rates the performance of the system is limited by intersymbol interference and bit error rate saturates even for high signal-to-noise ratio. To mitigate the ISI effects, a single input/multiple output (SIMO) time reversal UWB system is used and its performance is analyzed. It is shown that by using a SIMO TR transceiver, ISI reduces and the system capacity increases. Transmitted signal power at SIMO time reversal decreases, therefore in low data rate SISO performance is better than SIMO, But in high rate scenario, SIMO TR suppresses the ISI better than the SISO TR and its performance is better than SISO TR. It is possible to compensate the reduced power by using a receiver with more sensitivity.     

Surveys on the intelligent surface: an innovative technology forwireless networks beyond 5G

With the rapid development of wireless communication technology and the explosive growth of mobile data traffic,more and more users are eager to get faster and better internet access. In order to meet the needs of users, energyand spectrum utilization are becoming more and more important as new challenges in wireless communicationnetworks. In recent years, reconfigurable intelligent surface ( RIS ) technology has been proposed in aprogrammable intelligent way to improve the performance and quality of wireless communication systems. Inaddition, the RIS performs better in terms of energy efficiency than other technologies. Therefore, the RIS hasbecome research hotspot rapidly because of its unique wireless communication ability. This paper aims to review theRIS, including channel model, design for transmitter and receiver, information theory, and the latest developmentof RIS-assisted multiple-input multiple-output (MIMO) systems. The applications of RISs in physical layersecurity, device to device (D2D) and cell coverage extension are also introduced in detail. In addition, we discussmajor research challenges related to the RIS. Finally, the potential research directions are proposed.     

基于可重构智能表面的6G通信技术

可重构智能表面技术是面向下一代6G无线通信网络的关键技术之一。通过在天线阵列上集成大量无源反射超材料的天线元件, 可重构智能表面能动态调整入射信号相位,重构信号的传播环境,实现人工可控的无线电磁环境。然而,可重构智能表面的引入也使无线通信系统的设计变得复杂,传统技术面临诸多新挑战。针对可重构智能表面的特性与6G新应用场景,需要创新设计新的传输技术,充分发挥可重构智能表面的优势。本文基于可重构智能表面6G通信技术,首先对其基本技术原理与常见应用场景展开介绍。接着,从信道建模与信道估计、混合波束赋形,以及与基于人工智能的融合设计三个方面阐述技术的研究现状,探讨了当前面临的技术瓶颈。最后,对该技术的未来发展进行了展望。      

基于智能超表面的室内覆盖增强技术研究与实验验证

智能超表面(RIS)通过打造可重构主动智能无线环境,打破了无线通信系统中被动电波传播的局限性,为5G-Adv和6G发展创造了新的契机。该文介绍了RIS系统架构与工作原理,包括硬件设计与波束聚合原理等。搭建了RIS辅助的无线通信实验测试系统,通过对比无RIS、随机码本RIS及赋形码本RIS 3种情况下的测试结果,验证了RIS通过反射波束赋形实现覆盖增强的能力。     

可重构智能表面辅助的四元数调制无线通信系统

四元数调制(Quaternion Modulation,QMod)是一种新型高传输速率的极化调制(Polarized Modulation,PMod)技术,是未来卫星通信系统中极具潜力的多元调制方案之一。QMod将数据块分成4块,其中两块是传输数据信号,另外两块则映射到极化状态部分。每个极化状态块均有一位比特,那么它们可以产生4个极化状态组合。这些状态组合可以用来确定传输数据块在四元数4个不同维度中的位置,从而获得两位额外的传输比特。相比于传统的PMod技术,QMod有着更高的频谱效率。为了进一步挖掘QMod的潜力,介绍了由可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助的QMod系统,同时推导了该系统的平均误码率理论上界,并在瑞利信道下进行了BER性能仿真。仿真结果表明,RIS辅助的PMod或者QMod系统即便在较低的SNR情况下仍有良好的BER性能,并且随着RIS单元数的增多,其BER性能会逐步提升。     

RIS辅助卫星物联网中基于压缩感知的SCMA信号重构

卫星物联网是未来6G网络重要组成部分,在地面部署可重构智能反射面（Reconfigurable Intelligence Surface, RIS）则能进一步增强天地之间信号的传输能力;然而海量设备的接入和检测,以及RIS的引入带来的较高复杂度,给系统设计与实现带来挑战。针对卫星物联网设备和业务稀疏特性,本文提出了一种基于压缩感知的信号重构算法,旨在提高系统的接入用户数和检测成功率,同时降低检测的复杂度。首先,介绍了RIS辅助的卫星物联网系统架构,构建了天地信道模型和星上接收信号模型。然后考虑到卫星物联网地面终端的稀疏性和业务的稀疏性,结合稀疏码分多址（Sparse Code Multiple Access,SCMA）和压缩感知的信号处理方法,通过合理设计SCMA中的稀疏码字,将多用户检测转化为压缩感知理论中的信号重构。最后提出了一种演进的近似消息传播算法（Evolved Approximate Message-Passing,EAMP）来实现压缩感知中的信号重构。仿真结果表明,RIS辅助的SCMA系统与功率域的非正交多址接入技术相比可以提高系统的吞吐量性能,同时EAMP算法相比传统的SIC算法具有更高的正确检测概率和更低的算法复杂度。      

基于深度学习的通信系统中安全能效的控制

该文研究了基于可重构智能超表面(RIS)赋能的无线通信系统的安全传输问题。在研究的模型中,一个用户通过智能超表面连接到接入点,而窃听者窃听了从用户发送到基站的信号。因此,有必要设计一个合适的智能超表面反射向量来解决窃听问题。这个问题被表述为一个优化问题,其目标是通过共同优化智能超表面反射向量和智能超表面元件的数量来最大化安全能效,该安全能效定义为安全速率与系统总能耗的比值。这是一个非凸优化问题,传统方法是难以解决的。为了解决这个问题,提出了一种利用新兴的深度学习(DL)技术的新算法,以找到近似最优的智能超表面反射向量并确定近似最优的genie-aided反射元素数量。仿真结果表明,该方法达到了近似最优算法的最佳安全能效的96%。